Последнее обновление 21 окт. 2026 г.

Функция SEARCH

Функция SEARCH служит единой точкой входа для полнотекстовых поисковых запросов в Apache Doris начиная с версии 4.0. Она позволяет описывать условия запроса с помощью краткого выражения DSL (предметно-ориентированного языка) и эффективно выполнять их на основе инвертированного индекса.

SEARCH представляет собой функцию-предикат, которая возвращает логическое значение. Её можно использовать как условие фильтрации в предложении WHERE. Она принимает строку SEARCH DSL, описывающую правила сопоставления текста, и передаёт подходящие условия на выполнение инвертированному индексу.

Типичные сценарии использования:

Поиск по термам, фразам и логическим комбинациям в текстовых полях
Комбинированный поиск по нескольким столбцам
Сопоставление по шаблону с помощью подстановочных знаков или регулярных выражений
Структурированный текстовый поиск по подстолбцам VARIANT
Сохранение совместимости со стилем синтаксиса query_string в Lucene/Elasticsearch

Синтаксис

Основные формы вызова

SEARCH('<search_expression>')
SEARCH('<search_expression>', '<default_field>')
SEARCH('<search_expression>', '<default_field>', '<default_operator>')

Описание параметров:

Параметр	Обязательность	Описание
`<search_expression>`	Обязательный	Выражение запроса SEARCH DSL (строковый литерал)
`<default_field>`	Необязательный	Имя столбца, которое автоматически применяется, когда для термов в DSL явно не указано поле
`<default_operator>`	Необязательный	Логический оператор по умолчанию для выражений с несколькими термами. Допускаются только `and` или `or` (без учёта регистра). По умолчанию используется `or`

Примечания по использованию:

Место использования: в предложении WHERE как предикат, участвующий в фильтрации строк
Тип возвращаемого значения: BOOLEAN, не допускающий NULL (TRUE при совпадении, иначе FALSE)

Если указан default_field, Doris автоматически привязывает термы или функции без указания поля к этому полю. Например:

SEARCH('foo bar', 'tags', 'and') эквивалентно SEARCH('tags:ALL(foo bar)')
SEARCH('foo bar', 'tags') разворачивается в tags:ANY(foo bar)

Логические операции, явно указанные в DSL, имеют наивысший приоритет и переопределяют оператор по умолчанию.

Параметр опций (формат JSON)

Второй параметр также может быть строкой JSON для расширенной настройки:

SEARCH('<search_expression>', '<options_json>')

Поддерживаемые опции:

Опция	Тип	Описание
`default_field`	string	Имя столбца по умолчанию для термов, у которых поле не указано явно
`default_operator`	string	Оператор по умолчанию для выражений с несколькими термами (`and` или `or`)
`mode`	string	`standard` (по умолчанию) или `lucene`
`minimum_should_match`	integer	Минимальное число совпавших условий SHOULD (только в режиме Lucene)
`fields`	массив строк	Необязательные целевые столбцы для термов без явно указанных полей; нельзя использовать вместе с непустым `default_field`
`type`	string	Необязательный способ развёртывания запроса на несколько полей: `best_fields` (по умолчанию) или `cross_fields`; не выбирает алгоритм оценки релевантности или сортировки

Пример:

SELECT * FROM docs
WHERE SEARCH('apple banana',
             '{"default_field":"title","default_operator":"and","mode":"lucene"}');

NULL и двузначная логика сопоставления

Версия: описанные ниже правила двузначного сопоставления, примеры NULL/NOT и поведение при ошибках индекса VARIANT применяются начиная с Doris 4.2.

SEARCH возвращает BOOLEAN, не допускающий NULL: TRUE при совпадении и FALSE при отсутствии совпадения. Обычный терм не совпадает со значением NULL или с путём VARIANT, для которого установлено отсутствие в хранилище. SEARCH не распространяет UNKNOWN.

В стандартном режиме AND вычисляет пересечение множеств совпадений, OR объединяет их, а NOT вычисляет дополнение относительно строк, видимых запросу. Поэтому и SEARCH('NOT a:hit'), и NOT SEARCH('a:hit') включают строки с NULL. В режиме Lucene действует то же правило для NULL и отсутствия совпадения, при этом сохраняются собственные правила разбора логических выражений, описанные ниже. Вычисление score() или использование кеша запросов не меняет полное множество совпадений; сортировка и LIMIT могут изменить набор возвращаемых строк.

Обычные сравнения SQL и операторы MATCH сохраняют трёхзначную логику SQL. Для входного значения NULL выражения a != 'hit' и NOT (a MATCH_ANY 'hit') дают UNKNOWN и отфильтровываются предложением WHERE. Внешнее выражение SQL по-прежнему может возвращать UNKNOWN из-за других операндов, допускающих NULL.

Пример: NULL и NOT

Выполняйте примеры в базе данных, где у вас есть права CREATE, INSERT и SELECT. Один бакет и одна реплика в примере ниже предназначены для небольшой демонстрационной таблицы.

CREATE TABLE search_null_demo (
    id INT,
    a VARCHAR(16) NULL,
    INDEX idx_a(a) USING INVERTED PROPERTIES("parser"="unicode")
)
DUPLICATE KEY(id)
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 1
PROPERTIES("replication_num"="1");

INSERT INTO search_null_demo VALUES (1, 'hit'), (2, 'miss'), (3, NULL);

SELECT id FROM search_null_demo WHERE SEARCH('a:hit') ORDER BY id;

id
1

SELECT id FROM search_null_demo WHERE SEARCH('NOT a:hit') ORDER BY id;

id
2
3

SELECT id FROM search_null_demo WHERE NOT SEARCH('a:hit') ORDER BY id;

id
2
3

Чтобы также исключить строки с NULL, добавьте явный фильтр IS NOT NULL:

SELECT id FROM search_null_demo
WHERE a IS NOT NULL AND NOT SEARCH('a:hit') ORDER BY id;

id
2

Для этих трёх строк условие SQL a != 'hit' и условие текстового поиска NOT (a MATCH_ANY 'hit') также возвращают только id 2.

VARIANT: NULL, отсутствующие пути и недоступные индексы

Обычный терм VARIANT, например v.a:hit, подчиняется тому же правилу:

Значение, записанное в `v`	`v.a:hit`	`NOT v.a:hit`
`{"a":"hit"}`	TRUE	FALSE
`{"a":"miss"}`	FALSE	TRUE
`{"a":null}`	FALSE	TRUE
`{}` (путь `a` отсутствует)	FALSE	TRUE
SQL NULL (весь столбец VARIANT имеет значение NULL)	FALSE	TRUE

В сохраняемых объектах вне массивов поля JSON со значением null удаляются, поэтому чтение такого пути возвращает SQL NULL, как и для отсутствующего поля. Это отличается от JSON null, вычисленного внутри выражения; см. Семантика NULL в VARIANT.

Для вставки объектов JSON используйте parse_to_variant. В следующей таблице отключён doc mode, поэтому пример использует материализованные подпути с индексами, доступными для выполнения запросов.

CREATE TABLE search_variant_null_demo (
    id INT,
    v VARIANT<PROPERTIES("variant_enable_doc_mode"="false")>,
    INDEX idx_v(v) USING INVERTED PROPERTIES("parser"="unicode")
)
DUPLICATE KEY(id)
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 1
PROPERTIES("replication_num"="1");

INSERT INTO search_variant_null_demo VALUES
    (1, parse_to_variant('{"a":"hit"}')),
    (2, parse_to_variant('{"a":"miss"}')),
    (3, parse_to_variant('{"a":null}')),
    (4, parse_to_variant('{}')),
    (5, NULL);

SELECT id FROM search_variant_null_demo WHERE SEARCH('v.a:hit') ORDER BY id;

id
1

SELECT id FROM search_variant_null_demo WHERE SEARCH('NOT v.a:hit') ORDER BY id;

NOT SEARCH('v.a:hit') возвращает те же идентификаторы. Если путь отсутствует во всех строках, SEARCH('v.absent:hit') не возвращает ни одной строки, а SEARCH('NOT v.absent:hit') возвращает все пять строк. Чтобы оставить только строки со значением, отличным от NULL, по целевому пути, добавьте v['a'] IS NOT NULL вне SEARCH.

Отсутствующий путь и недоступный индекс являются разными состояниями. Если путь содержит данные, но необходимый инвертированный индекс нельзя использовать для выполнения запроса, SEARCH сообщает SEARCH index unavailable for Variant field 'v.a', в том числе для запросов с отрицанием. Примеры: ранее созданные rowset, для которых индекс ещё не построен после CREATE INDEX, или путь, сохранённый только в doc storage без доступного индекса конечного узла. SEARCH не считает эти состояния пустым множеством совпадений и не переходит автоматически к сканированию. Убедитесь, что необходимый индекс пути доступен для всех запрашиваемых данных, либо извлеките путь и выполните запрос к нему с помощью обычного SQL.

Использование SEARCH по сценариям

Сценарий 1: совпадение по одному терму

Сценарий использования: поиск документов, содержащих определённый терм в поле.

Синтаксис: column:term
Семантика: сопоставление терма с результатом токенизации столбца. Учёт регистра при сопоставлении зависит от свойства индекса lower_case
Рекомендации по индексу: создайте инвертированный индекс для столбца с подходящим parser/analyzer

SELECT id, title FROM search_test_basic WHERE SEARCH('title:Machine');
SELECT id, title FROM search_test_basic WHERE SEARCH('title:Python');
SELECT id, title FROM search_test_basic WHERE SEARCH('category:Technology');

Сценарий 2: совпадение по нескольким термам с OR (ANY)

Сценарий использования: совпадение происходит при нахождении любого терма из списка, например при сопоставлении тегов или комбинированном поиске по ключевым словам.

Синтаксис: column:ANY(term1 term2 ...)
Семантика: результат токенизации столбца содержит любой терм из списка (семантика OR). Порядок не имеет значения, повторяющиеся термы игнорируются
Рекомендации по индексу: создайте для столбца инвертированный индекс с токенизацией (например, english/chinese/unicode)

SELECT id, title FROM search_test_basic WHERE SEARCH('tags:ANY(python javascript)');
SELECT id, title FROM search_test_basic WHERE SEARCH('tags:ANY(machine learning tutorial)');

-- Edge case: a single-value ANY is equivalent to a term query
SELECT id, title FROM search_test_basic WHERE SEARCH('tags:ANY(python)');

Сценарий 3: совпадение по нескольким термам с AND (ALL)

Сценарий использования: должны совпасть все указанные термы, например для строгого отбора по тематике.

Синтаксис: column:ALL(term1 term2 ...)
Семантика: результат токенизации столбца одновременно содержит все термы из списка (семантика AND). Порядок не имеет значения, повторяющиеся термы игнорируются
Рекомендации по индексу: создайте для столбца инвертированный индекс с токенизацией (например, english/chinese/unicode)

SELECT id, title FROM search_test_basic WHERE SEARCH('tags:ALL(machine learning)');
SELECT id, title FROM search_test_basic WHERE SEARCH('tags:ALL(programming tutorial)');

-- Edge case: a single-value ALL is equivalent to a term query
SELECT id, title FROM search_test_basic WHERE SEARCH('tags:ALL(python)');

Сценарий 4: запрос с логической комбинацией условий

Сценарий использования: несколько условий нужно объединить с помощью AND/OR/NOT, например «должно содержать A и не содержать B».

Синтаксис: (expr) AND/OR/NOT (expr)
Семантика: объединение подвыражений внутри SEARCH с помощью AND, OR и NOT
Рекомендации по индексу: по возможности помещайте условия, поддерживающие поиск по индексу, внутрь SEARCH, чтобы передать их на выполнение индексу. Для дополнительной фильтрации используйте другие условия WHERE

SELECT id, title FROM search_test_basic
WHERE SEARCH('title:Machine AND category:Technology');

SELECT id, title FROM search_test_basic
WHERE SEARCH('title:Python OR title:Data');

SELECT id, title FROM search_test_basic
WHERE SEARCH('category:Technology AND NOT title:Machine');

Сценарий 5: сложные вложенные выражения

Сценарий использования: управление приоритетом логических операций и построение многоуровневых вложенных условий фильтрации с помощью скобок.

Синтаксис: используйте скобки для группировки выражений, например (expr1 OR expr2) AND expr3
Семантика: управление приоритетом логических операций с помощью скобок. Поддерживается многоуровневая вложенность
Рекомендации по индексу: те же, что и для запросов с логической комбинацией условий

SELECT id, title FROM search_test_basic
WHERE SEARCH('(title:Machine OR title:Python) AND category:Technology');

SELECT id, title FROM search_test_basic
WHERE SEARCH('tags:ANY(python javascript) AND (category:Technology OR category:Programming)');

Сценарий 6: совместимость с синтаксисом Lucene/Elasticsearch

Сценарий использования: миграция с Elasticsearch или необходимость писать выражения с семантикой Lucene query_string.

Режим Lucene воспроизводит поведение query_string в Elasticsearch/Lucene. Логические операторы работают как модификаторы, применяемые слева направо, а не по правилам традиционной булевой алгебры.

Основные отличия от стандартного режима:

AND/OR/NOT являются модификаторами, влияющими на соседние термы
Операторы обрабатываются слева направо
Внутри используются MUST/SHOULD/MUST_NOT (аналогично перечислению Occur в Lucene)
Запрос только с NOT добавляет условие совпадения со всеми документами и исключает совпавшие строки

Включение режима Lucene:

-- Basic Lucene mode
SELECT * FROM docs
WHERE SEARCH('apple AND banana',
             '{"default_field":"title","mode":"lucene"}');

-- Use minimum_should_match
SELECT * FROM docs
WHERE SEARCH('apple AND banana OR cherry',
             '{"default_field":"title","mode":"lucene","minimum_should_match":1}');

Сравнение поведения:

Запрос	Стандартный режим	Режим Lucene
`a AND b`	a ∩ b	+a +b (оба MUST)
`a OR b`	a ∪ b	a b (оба SHOULD, min=1)
`NOT a`	¬a	Совпадение со всеми документами, кроме a (`-a`)
`a AND NOT b`	a ∩ ¬b	+a -b (MUST a, MUST_NOT b)
`a AND b OR c`	(a ∩ b) ∪ c	+a b c (только a имеет статус MUST)

Примечание: в режиме Lucene выражение a AND b OR c разбирается слева направо: оператор OR меняет статус b с MUST на SHOULD. Используйте minimum_should_match, чтобы требовать совпадения условий SHOULD.

Сценарий 7: фразовый запрос

Сценарий использования: поиск непрерывной последовательности термов в заданном порядке, например требование, чтобы «machine learning» встречалось именно в таком порядке.

Синтаксис: column:"quoted phrase"
Семантика: сопоставление соседних термов в заданном порядке с учётом анализатора столбца. Вся фраза должна быть заключена в двойные кавычки
Рекомендации по индексу: целевой столбец должен использовать инвертированный индекс с токенизацией и сведениями о позициях термов (настраивается с помощью parser)

SELECT id, title FROM search_test_basic
WHERE SEARCH('content:"machine learning"');

Сценарий 8: комбинированный поиск по нескольким столбцам

Сценарий использования: один запрос охватывает несколько полей, например возвращает строки с совпадениями в заголовке, тегах или имени автора.

Синтаксис: column1:term OR column2:ANY(...) OR ...
Семантика: сопоставление по нескольким столбцам в одном выражении. Каждый столбец применяет собственную конфигурацию индекса и токенизатора
Рекомендации по индексу: создайте подходящий инвертированный индекс для каждого участвующего столбца

SELECT id, title FROM search_test_basic
WHERE SEARCH('title:Python OR tags:ANY(database mysql) OR author:Alice');

SELECT id, title FROM search_test_basic
WHERE SEARCH('tags:ALL(tutorial) AND category:Technology');

Сценарий 9: запрос с подстановочными знаками

Сценарий использования: сопоставление по префиксу, суффиксу или вхождению подстроки, например поиск всех имён, начинающихся с «Chris».

Синтаксис: column:prefix*, column:*mid*, column:?ingle
Семантика: используйте * для сопоставления со строкой любой длины и ? для сопоставления с одним символом
Рекомендации по индексу: подходит для индексов без токенизации. Можно также использовать с индексами с токенизацией и включённым lower_case для сопоставления без учёта регистра

SELECT id, title FROM search_test_basic
WHERE SEARCH('firstname:Chris*');

-- Combine with the default field parameter
SELECT id, firstname FROM people
WHERE SEARCH('Chris*', 'firstname');

Сценарий 10: запрос с регулярным выражением

Сценарий использования: сложное сопоставление по шаблону с помощью регулярных выражений в стиле Lucene.

Синтаксис: column:/regex/
Семантика: сопоставление с помощью регулярных выражений в стиле Lucene; шаблон заключается в косые черты
Рекомендации по индексу: поддерживаются только инвертированные индексы без токенизации

SELECT id, title FROM corpus
WHERE SEARCH('title:/data.+science/');

Сценарий 11: строгое равенство (EXACT)

Сценарий использования: точное сопоставление с полным исходным значением столбца. С учётом регистра, без токенизации.

Синтаксис: column:EXACT(text)
Семантика: точное сопоставление с полным значением столбца. Учитывает регистр. Не даёт совпадений по части терма
Рекомендации по индексу: для ускорения EXACT также создайте инвертированный индекс без токенизации для столбца (без настройки parser)

SELECT id
FROM t
WHERE SEARCH('content:EXACT(machine learning)');

Сценарий 12: запрос к подстолбцу VARIANT

Сценарий использования: поиск по определённому подпути в полуструктурированном поле VARIANT.

Синтаксис: variant_col.sub.path:term
Семантика: обращение к подстолбцу VARIANT через путь с точками для сопоставления. Поведение сопоставления определяется конфигурацией индекса и анализатора столбца VARIANT
Поддерживаемые возможности: логические комбинации, ANY/ALL, вложенные пути. Несуществующие подстолбцы не дают совпадений

SELECT id
FROM test_variant_search_subcolumn
WHERE SEARCH('properties.message:alpha');

Полный пример

Следующий подробный пример показывает, как создать для одного столбца индексы с токенизацией и без неё, а также как сочетать EXACT, ANY/ALL, фразовые запросы и запросы с подстановочными знаками.

Создание таблицы и базовых индексов

-- Build both tokenized and non-tokenized inverted indexes
CREATE TABLE t (
    id INT,
    content STRING,
    INDEX idx_untokenized(content) USING INVERTED,
    INDEX idx_tokenized(content)  USING INVERTED PROPERTIES("parser" = "standard")
);

Сравнение EXACT и запросов с токенизацией

-- Strict equality match (uses the non-tokenized index)
SELECT id, content
FROM t
WHERE SEARCH('content:EXACT(machine learning)')
ORDER BY id;

-- EXACT does not match partial terms
SELECT id, content
FROM t
WHERE SEARCH('content:EXACT(machine)')
ORDER BY id;

-- ANY/ALL use the tokenized index
SELECT id, content FROM t WHERE SEARCH('content:ANY(machine learning)') ORDER BY id;
SELECT id, content FROM t WHERE SEARCH('content:ALL(machine learning)') ORDER BY id;

-- Compare EXACT and ANY
SELECT id, content FROM t WHERE SEARCH('content:EXACT(deep learning)') ORDER BY id;
SELECT id, content FROM t WHERE SEARCH('content:ANY(deep learning)') ORDER BY id;

Комбинированные условия и сокращённые формы

-- Combined conditions
SELECT id, content
FROM t
WHERE SEARCH('content:EXACT(machine learning) OR content:ANY(intelligence)')
ORDER BY id;

-- Simplified form using a default field and default operator
SELECT id, tags
FROM tag_dataset
WHERE SEARCH('deep learning', 'tags', 'and'); -- Automatically expands to tags:ALL(deep learning)

-- Use a phrase and a wildcard together
SELECT id, content FROM t
WHERE SEARCH('content:"deep learning" OR content:AI*')
ORDER BY id;

Пример поиска по столбцу VARIANT

-- A VARIANT column with an inverted index
CREATE TABLE test_variant_search_subcolumn (
    id BIGINT,
    properties VARIANT<PROPERTIES("variant_max_subcolumns_count"="0")>,
    INDEX idx_properties (properties) USING INVERTED PROPERTIES (
        "parser" = "unicode",
        "lower_case" = "true",
        "support_phrase" = "true"
    )
);

-- Single-term query
SELECT id
FROM test_variant_search_subcolumn
WHERE SEARCH('properties.message:alpha')
ORDER BY id;

-- AND / ALL queries
SELECT id
FROM test_variant_search_subcolumn
WHERE SEARCH('properties.message:alpha AND properties.message:beta')
ORDER BY id;

SELECT id
FROM test_variant_search_subcolumn
WHERE SEARCH('properties.message:ALL(alpha beta)')
ORDER BY id;

-- OR query across different subcolumns
SELECT id
FROM test_variant_search_subcolumn
WHERE SEARCH('properties.message:hello OR properties.category:beta')
ORDER BY id;

Экранирование символов

Для экранирования специальных символов в DSL используйте обратную косую черту (\):

Экранирование	Описание	Пример
`\`	Пробел как обычный символ (объединяет термы)	`title:First\ Value` соответствует «First Value»
`\(` `\)`	Скобки как обычные символы	`title:hello\(world\)` соответствует «hello(world)»
`\:`	Двоеточие как обычный символ	`title:key\:value` соответствует «key:value»
`\\`	Обратная косая черта как обычный символ	`title:path\\to\\file` соответствует «path\to\file»

Примеры:

-- Search for a value containing a space as a single term
SELECT * FROM docs WHERE SEARCH('title:First\\ Value');

-- Search for a value containing parentheses
SELECT * FROM docs WHERE SEARCH('title:hello\\(world\\)');

-- Search for a value containing a colon
SELECT * FROM docs WHERE SEARCH('title:key\\:value');

Примечание: в строке SQL обратные косые черты нужно экранировать удвоением. Использование \\ в SQL даёт одну \ в DSL.

Текущие ограничения

Условия диапазонов и списков (например, field:[a TO b] и field:IN(...)) пока обрабатываются как обычное сопоставление термов. Вместо них используйте обычные фильтры SQL по диапазону или IN.

В качестве альтернативы можно использовать стандартные операторы или операторы текстового поиска:

-- Filter by range using SQL
SELECT * FROM t WHERE created_at >= '2024-01-01';

Пример опций для нескольких полей

fields и type доступны в Doris 4.1.0. В режиме standard вариант best_fields копирует весь запрос для каждого поля и объединяет копии через OR. cross_fields разворачивает каждый терм по всем полям. Приведённое ниже различие между сопоставлением в пределах одного поля и по нескольким полям относится к использованию AND или default_operator="and"; его нельзя переносить на оператор OR, используемый по умолчанию. В режиме lucene развёртывание выполняется отдельно для каждого условия, поэтому это сравнение для AND в стандартном режиме не описывает поведение Lucene.

Подготовьте следующие данные в базе данных, где у вас есть права CREATE, INSERT и SELECT:

CREATE TABLE search_multifield (
    id INT,
    title STRING,
    content STRING,
    INDEX title_idx(title) USING INVERTED PROPERTIES ("parser"="unicode", "lower_case"="true"),
    INDEX content_idx(content) USING INVERTED PROPERTIES ("parser"="unicode", "lower_case"="true")
)
DUPLICATE KEY(id)
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 1
PROPERTIES ("replication_num"="1");
INSERT INTO search_multifield VALUES
(1, 'Alice', 'Smith'),
(2, 'Alice Smith', 'other'),
(3, 'Bob', 'Smith');

SELECT id FROM search_multifield
WHERE SEARCH('Alice Smith',
  '{"fields":["title","content"],"type":"best_fields","default_operator":"and"}')
ORDER BY id;

id
2

SELECT id FROM search_multifield
WHERE SEARCH('Alice Smith',
  '{"fields":["title","content"],"type":"cross_fields","default_operator":"and"}')
ORDER BY id;

id
1
2

Запрос Lucene, содержащий только отрицательные условия, добавляет условие совпадения со всеми документами и исключает отрицательные термы:

SELECT id FROM search_multifield
WHERE SEARCH('NOT title:Alice', '{"mode":"lucene"}')
ORDER BY id;

id
3

Синтаксис​

Основные формы вызова​

Параметр опций (формат JSON)​

NULL и двузначная логика сопоставления​

Пример: NULL и NOT​

VARIANT: NULL, отсутствующие пути и недоступные индексы​

Использование SEARCH по сценариям​

Сценарий 1: совпадение по одному терму​

Сценарий 2: совпадение по нескольким термам с OR (ANY)​

Сценарий 3: совпадение по нескольким термам с AND (ALL)​

Сценарий 4: запрос с логической комбинацией условий​

Сценарий 5: сложные вложенные выражения​

Сценарий 6: совместимость с синтаксисом Lucene/Elasticsearch​

Сценарий 7: фразовый запрос​

Сценарий 8: комбинированный поиск по нескольким столбцам​

Сценарий 9: запрос с подстановочными знаками​

Сценарий 10: запрос с регулярным выражением​

Сценарий 11: строгое равенство (EXACT)​

Сценарий 12: запрос к подстолбцу VARIANT​

Полный пример​

Создание таблицы и базовых индексов​

Сравнение EXACT и запросов с токенизацией​

Комбинированные условия и сокращённые формы​

Пример поиска по столбцу VARIANT​

Экранирование символов​

Текущие ограничения​

Пример опций для нескольких полей​